Ingeniero de Aprendizaje Automático – Habilidades y Carrera Profesional

El Aprendizaje Automático (ML) es la rama de la Inteligencia Artificial en la que se utilizan algoritmos para aprender de los datos proporcionados y hacer predicciones sobre datos no vistos. Recientemente, la demanda de ingenieros de Aprendizaje Automático ha crecido rápidamente en sectores como la salud, las finanzas, el comercio electrónico, etc. Según Glassdoor, el salario medio de un ingeniero de ML es de $131,290 al año. En 2021, el mercado global de ML mercado se valoró en $15.44 mil millones. Se espera que crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) significativa por encima del 38% hasta 2029.

Un ingeniero de Aprendizaje Automático es un programador experto que diseña, desarrolla y despliega sistemas para automatizar la modelización predictiva. El ingeniero de ML es parte de un equipo más grande, que incluye científicos de datos, ingenieros, analistas de negocios y partes interesadas. Es un experto en manipular grandes conjuntos de datos, experimentación de modelado iterativo y optimización de modelos de aprendizaje automático. Este blog explorará qué hace un ingeniero de ML, sus calificaciones y su carrera para convertirse en un ingeniero de Aprendizaje Automático.

Roles y Responsabilidades de un Ingeniero de Aprendizaje Automático

Los roles y responsabilidades de un ingeniero de ML varían según la industria, dependiendo del tamaño de la organización y la disponibilidad de otros roles, incluyendo científicos de datos, ingenieros de datos y analistas de datos. En general, un ingeniero de ML realiza las siguientes tareas:

• Comprender el problema empresarial y el objetivo final
• Preprocesar los datos para hacerlos listos para el modelo.
• Realizar pruebas estadísticas y Análisis Exploratorio de Datos para obtener conocimientos más profundos
• Seleccionar el modelo y las técnicas adecuadas para los datos
• Evaluar el rendimiento del modelo
• Optimizar los sistemas de aprendizaje automático
• Comunicar los resultados con científicos de datos, ingenieros de datos y partes interesadas
• Hacer que el modelo entrenado esté disponible para hacer predicciones o decisiones para aplicaciones o servicios en vivo
• Asegurarse de que el modelo desplegado sea escalable, tenga versiones y registros
• Monitorear y resolver problemas relacionados con el modelo desplegado
• Mantenerse al tanto de las últimas investigaciones y algoritmos

Habilidades Requeridas para Convertirse en un Ingeniero de Aprendizaje Automático

Habilidades de Programación

Dominar los conceptos de programación en Python o R es la habilidad técnica más importante para un ingeniero de ML. La experiencia en bibliotecas y marcos es necesaria, que son los siguientes:

• NumPy (cálculo científico)
• Pandas (manipulación de datos)
• Matplotlib/Seaborn (análisis exploratorio de datos)
• Scikit-learn (modelado de aprendizaje automático)
• PyTorch/TensorFlow/Keras (modelado de aprendizaje profundo)
• Apache Spark (preprocesamiento de datos)

Conceptos de Aprendizaje Automático

Se requiere una comprensión de los algoritmos comúnmente utilizados para convertirse en un ingeniero de ML. Estos algoritmos y conceptos son los siguientes:

• Regresión lineal, regresión logística, árboles de decisión y redes neuronales
• Aprendizaje supervisado, no supervisado y semisupervisado
• Descenso de gradiente
• Regularización
• Sobreajuste y subajuste
• Clasificación, regresión, detección de anomalías y clustering

Además, se requiere una comprensión de SQL, Git y computación en la nube.

Matemáticas (Estadística y Probabilidad)

Dado que la estadística y la probabilidad son la base de muchos algoritmos de ML, un dominio firme de las matemáticas es un requisito previo. La probabilidad se utiliza en muchos algoritmos y técnicas, como el modelo de Markov oculto, los algoritmos de Bayes ingenuos y la probabilidad condicional. Los conceptos estadísticos clave incluyen distribuciones de probabilidad (normal, Poisson, distribución uniforme, etc.), medidas de tendencia central y dispersión, pruebas de hipótesis (ANOVA, chi-cuadrado, etc.), inferencia bayesiana, etc.

Habilidades Blandas

Las habilidades blandas son igualmente cruciales para un ingeniero de ML. Debe ser capaz de comunicarse y cooperar con otros miembros del equipo, como ingenieros de datos y analistas de datos. Debe tener creatividad y habilidades de resolución de problemas para resolver problemas en el ciclo de ML y adaptabilidad para aprender nuevas tecnologías. Las habilidades de gestión de proyectos son esenciales para manejar y completar proyectos de manera eficiente.

Carrera de Ingeniero de Aprendizaje Automático

El Aprendizaje Automático ofrece una carrera prometedora. El siguiente camino se puede adoptar para construir una carrera en él:

Licenciatura en Ciencias de la Computación o un programa relevante

Muchas empresas requieren que los candidatos tengan una licenciatura. Los ingenieros de ML provienen de diversos orígenes; una licenciatura en ciencias de la computación, matemáticas o estadística sentaría una base sólida para alguien que busca una carrera en este campo.

Certificación

Various plataformas de educación en línea ofrecen cursos de aprendizaje automático y programas. Completar estos cursos ayudará a aprender programación y aprendizaje automático. También mejorará su credibilidad como profesional experto.

Construir un Portafolio

Construir un portafolio utilizando las habilidades que ha adquirido es la parte más crucial de la carrera de un ingeniero de ML. Para ello, tome conjuntos de datos del mundo real y páselos por el ciclo de vida del aprendizaje automático. Después de implementarlo, documente los resultados en GitHub o a través de una publicación en un blog. Cree varios proyectos de portafolio para agregar prototipos a su currículum.

En conclusión, el ingeniero de Aprendizaje Automático es un rol en constante evolución. Cada año, institutos de investigación presentan investigaciones y productos innovadores. Una persona que busca una carrera en este campo debe dedicarse a un aprendizaje de por vida y adaptarse a medida que la tecnología mejora.

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